Mikhaylov A.S., Mikhaylov V.S. «Equations of the Boundary Control method for the inverse source problem» Записки научных семинаров ПОМИ. Математические вопросы теории распространения волн, 409, с. 121-129 (2012)

Рассмотрена задача об определении источника для несамосопряженного оператора в Гильбертовом пространстве. Получены уравнения метода Граничного Управления для этой задачи. Показано, что решение этих уравнений существенным образом зависит от свойств некоторого семейства экспонент. Рассмотрены приложение этих уравнений к обратной задаче о нахождении источника и к задаче о продолжении обратных данных.

Бармак А.С., Коротин П.И., Салин Б.М., Салин М.Б. «Восстановление временной зависимости и параметров сигнала широкополосных протяженных акустических источников в дальней зоне. Ч. 2. Восстановление диаграммы направленности движущегося источника» Акустический журнал, 61, № 1, с. 123-128 (2015)

Рассмотрена задача измерения в горизонтальной плоскости диаграммы направленности излучения движущегося источника. Экспериментально показано, что при регистрации акустического сигнала линейной антенной, расположенной в ближнем поле источника, и последующей обработке сигналов удается восстановить на дискретных частотах угловую зависимость излучения. Приведены схема выполнения измерений, алгоритмы обработки сигналов с гидрофонов антенны и способы задания (расчета) нормирующего множителя. Описанная в работе методика и ее техническая реализация могут быть использованы при разработке и создании измерительной системы для контроля полей кораблей в плоскости горизонта.

Леонов А.С., Сорокин В.Н. «О точности определения параметров голосового источника» Акустический журнал, 60, № 6, с. 656-662 (2014)

Изучается вопрос о точности приближенного решения обратной задачи определения формы голосового источника по речевому сигналу при известном отношении сигнал/шум (SNR). Показано, что в общем случае при нахождении источника как функции времени с помощью метода регуляризации А.Н. Тихонова точность получаемого приближения будет по порядку хуже, чем точность регистрации речевого сигнала. Напротив, при адекватной параметризации источника, оказывается, можно получить точность приближенного решения, сравнимую с точностью данных задачи. Соответствующий алгоритм предлагается в статье. На основе полученных линейных (по погрешностям данных) оценок точности приближенных параметрических решений можно выбирать лучшие по точности параметрические модели. Такое сравнение проведено для известных моделей голосового источника: модели [17] и LF-модели [18]. Показано преимущество последней. Так, для SNR = 40 дБ относительная точность получаемого с помощью предлагаемого алгоритма приближенного решения составляет около 1% для LF-модели и около 2% для модели [17] по сравнению с 7–8% в методе регуляризации. Обсуждается роль полученных оценок точности в задачах распознавания диктора.